基于大数据的平台网络敏感信息防窃取仿真

摘要：

大数据平台中含有海量信息,不免出现不法分子窃取用户敏感信息的情况,无法实时保证数据的安全性,为此针对大数据平台研究一种网络敏感信息防窃取算法.通过构建前馈型神经网络数据清洗模型对平台中的信息实施清洗处理,剔除其中的重复数据与冗余数据,同时对残缺数据实施填补处理.对清洗与填补处理后仍然存在的敏感信息开展编码处理,建立大数据平台网络敏感信息的加密密钥协议,根据安全编码模型以及公钥替换,设计敏感信息密钥和加密方式,即同态加密算法,通过信息加密完成敏感数据防窃取.实验结果表明,所提算法的防窃取执行效率高、数据吞吐量高,在不同类型的攻击下敏感信息的安全系数均达到了较高水平.

关键词：大数据、网络敏感信息、防窃取算法、数据清洗、同态加密算法

所属期刊栏目：40

分类号：TP242(自动化技术及设备)

在线出版日期：2023-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：439-443